Entwicklung von neuartigen Online-Verfahren zur optimalen Steuerung hybrider Antriebssysteme

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Hybride Antriebssysteme bestehen aus mindestens zwei Antriebsarten. Die Steuerung dieser Antriebssysteme hat die Aufgabe, die verfügbaren Antriebe zu jedem Betriebszeitpunkt derart zu kombinieren, dass die erforderliche Antriebskraft bereitgestellt und dabei der gesamte Energieverbrauch möglichst gering gehalten wird. Bisher existierende Betriebsstrategien sind stark von der Art des Systems, z.B. der Anordnung der Antriebe, abhängig. Unser interdisziplinäres Projekt verfolgt einen neuartigen und weitgehend systemunabhängigen Ansatz zur Optimierung der Steuerung von hybriden Antriebssystemen, der in mathematischen Modellen und realitätsnahen Simulationen evaluiert werden soll. Dieser Ansatz basiert auf der Kombination und Weiterentwicklung von Methoden aus der theoretischen Informatik, die erstmalig auf das Problem der Steuerung von hybriden Antriebssystemen angewandt werden. Insbesondere sollen nichtlineare Optimierungsverfahren sowie Methoden aus der Kontrolltheorie wie z.B. die flachheitsbasierte Optimierung mit Ansätzen des Online-Learnings verknüpft werden. Offline generierte Kontrollgesetze zur optimalen Steuerung stark vereinfachter Betriebsbereiche sollen online und ohne Vorabwissen über die Zukunft ausgewählt werden, so dass eine annähernd optimale Betriebsstrategie dynamisch gebildet wird. Die entwickelten Methoden sollen am Beispiel eines elektrischen Parallelhybridfahrzeugs getestet werden.